mysql百万数据遍历速度

mysql百万数据的遍历速度取决于存储引擎和索引结构，以及mysql运行时的环境和服务器配置。一般情况下，如果使用正确的索引结构和合适的性能调优，mysql能够达到令人满意的数据遍历速度。

直接按时间分表吧，如果 500 万一个表也嫌多，可以1小时一个表，反正你自己控制

分表之后，查询会比较简单，容易创建索引

分时间段查的话，根据时间段就可以直接锁定到要查哪些表

按用户编号查就需要查所有表，但每个表都有用户编号索引，并发从多个表可查出数据也可以很快（当然，满足条件的数据量大的话，这始终是需要花较长时间的）

你好，你可以根据条件去添加索引，例如：

所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。

mysim和innodb存储引擎的表默认创建索引都是btree索引，目前mysql还不支持函数索引，但支持前缘索引，对字段前N个字符创建索引

二、mysql创建索引语法

Create [unioun|fulltext|spatial] index indexname[using indextype] on tablename( tablenamecol)

index_col_name:

col_name[ (length)][asc |desc]

如果你创建索引时搞错了，需要修改mysql索引我们可以用alert来修改索引，语法与create index创建索引差不多，我们就不说了，可以查看相关手册。

下面我们来看一个关于mysql创建索引实例教程。

mysql>create index cityname on city(city(2));

Query Ok,600 rows affected (026 sec)

Records :600 Duplicates:0 Warings 0:

我们现在来以city为条件进行查询，如下面。

->explain select  from city where city ='

不过通常对百万级数据的查询或者其他 *** 作，都改换其他的大型的数据库了，希望能帮到你，望采纳。

INSERT INTO temp select from testtable where uname='zhang';

在SQL中 select、insert 、update、delete中insert是比较快的

我们知道可以将一个海量记录的

MySQL

大表根据主键、时间字段，条件字段等分成若干个表甚至保存在若干服务器中。

唯一的问题就是跨服务器批量查询麻烦，只能通过应用程序来解决。谈谈在Java中的解决思路。其他语言原理类似。

这里说的分表不是

MySQL

51

的

partition，而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器。

1

应用程序级别实现

见示意图

electThreadManager

分表数据查询管理器

它为分表的每个database

or

server

建立一个

thread

pool

addTask()

-

添加任务

stopTask()

-

停止任务

getResult()

-

获取执行结果

最快的执行时间

=

最慢的

MySQL

节点查询消耗时间

最慢的执行时间

=

超时时间

某个

ThreadPool

忙时候处理流程

1

假如

ThreadPoolN

非常忙，(也意味

DB

N

非常忙)；

2

新的查询任务到来，addTask(),

新的任务的一个thread加到ThreadPoolN任务排队中

3

外层应用已经获得其他

thread

返回结果，继续等待

4

外层应用等待超时的时间到，调用

stopTask()

设置该任务全部

thread

中的停止标志,

外层应用返回。

5

若干时间后，ThreadPoolN取到该排队

Thread,

因为设置了停止位，线程直接运行完成。

2

JDBC

层实现

做一个

JDBC

Driver

的包装，拦截

PreparedStatement,

Statement

的

executeQuery()

然后调用

SelectThreadManager

完成

3

MySQL

partition

MySQL

51

的

partition

功能由于单张表的数据跨文件，批量查询时候同样存在上述问题，不过它是在

MySQL

内部实现的，不需要外部调用者关心。其查询实现的原理应该大致类似。

但

partition

只解决了

IO

的瓶颈，并不能解决

CPU

计算的瓶颈，因此无法代替传统的手工分表方式。

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